1.2.3 智慧供应链

供应链管理领域出现了很多新的技术，如物联网、人工智能、机器学习。这些变化促使企业的供应链需要有更高的敏捷性和适应性。内外部环境的改变，迫使企业必须走向智慧供应链。

供应链管理应用大数据分析能够实现供应链智慧化。

简单地说，智慧供应链是指利用移动计算、物联网、云计算、人工智能技术、网络与通信技术、安全技术等一系列新兴技术对传统供应链进行的升级。

传统供应链的数据来源于企业内部ERP系统，更像企业内部封闭的系统，所以会存在数据孤岛、系统之间不连接的问题。供应链的本源其实就是数据的来源（如企业内部订单、交易和库存系统等），能否接受外部信息，这是区别传统供应链和智慧供应链的关键。智慧供应链与传统供应链相比，具备以下特点。

（1）智慧供应链技术的渗透性更强

基于智慧供应链，供应链管理和运营者会系统地主动吸收包括物联网、互联网、人工智能等在内的各种现代技术，主动将管理过程适应引入新技术带来的变化。

（2）智慧供应链可视化、移动化特征更加明显

智慧供应链更倾向于使用可视化的手段来表现数据，采用移动化的手段来访问数据。

（3）智慧供应链注重人机系统协调性

在主动吸收物联网、互联网、人工智能等技术的同时，智慧供应链可以更加系统地考虑问题，考虑人机系统的协调性，实现人性化的技术和管理系统。

亚马逊是应用智慧供应链的典型例子。亚马逊建立了一个新型供应链体系，串联起绝大多数供应链决策，并对其进行优化，甚至为此雇用了一个由供应链分析与运营研究员组成的团队。该团队运用“非稳定随机模型”进行大数据分析，以此作为履行订单、货源、运营能力以及库存的决策依据。亚马逊为联合补货建立了新的算法，还在库存单位水平实施了新型预测手段。模型基于历史需求，同时考虑了历史事件与未来规划，为每个订单的履行、库存规划、采购周期和采购数量进行了预测。模型利用数据信息共享串联并沟通了整个供应链。

销售点数据和射频识别两项技术共同实现了供应链智慧化，它们共同建立了信息流，用于更好地理解消费者需求，管理库存、供应和货源，协调供应链的各个方面。

（1）销售点数据

销售点的交易数据分析始于20世纪70年代，最初通过扫描条码获取。如今，销售点数据技术从门店和其他销售渠道实时获取数据，获取手段更加多样。目前，这些数据已经可以通过更为精准的手段来获取、分析和使用。

在门店实时获取的销售点数据包含着大量的客户信息，包括数量、价格、折扣、使用优惠券等，它们能够用于管理供应链。除此之外，数据还记录了地点信息，既可以用于确认流通的商品种类和流通速度，又能用于地理分析和区域本土化研究。

如果将这些信息加载到商店会员卡中，企业就能够进行高等级的市场分区，建立详细的客户档案，通过评估和优化库存，帮助企业更好地适应市场需求。这种技术还能够帮助高利润门店解决库存短缺问题；用于后续价格评估和其他激励措施评估，以提高总体利润率；管理淡季运营，减少不必要的清仓行动。

（2）射频识别技术

射频识别技术在工业领域被广泛用于辨识和追踪商品。举例来说，在生产中与汽车相连的射频识别标签能够在流水线上追踪汽车；制药厂能够运用射频识别在配货中和仓库中追踪产品。射频识别技术还能够用于库存添置，确保每一件货物都能各就各位。用射频识别标签读取仓库中的托盘，无论标签位于产品的什么位置，都能够确认、清点商品，记录其位置。射频识别技术正慢慢地渗透到供应链的各个环节，是供应链管理智能化的一种无形驱动力。

销售点数据和射频识别技术是实现智慧供应链的双重力量。智能化供应链系统将实时获取的销售点客户数据与应用了射频识别技术的门店的智能化、自动化库存订单和补货系统结合起来，实时监测门店的消费情况，确保门店几乎零缺货。基于两项技术所获得的数据的分析结果能够帮助企业在货物数量低于警戒线时向货架发送补货提醒，还能在库存低于安全库存时发送补货订单。利用射频识别技术，仓库也能变得智能化，可以按需持续管理库存，发送补货订单。进货订单可以实现自动化，可以实时追踪运输中的库存，供应链得到了扩展，数据分析结果可以提供给制造商和分销商。

随着数据分析能力的提升，企业能够从信息中获取更多的情报，建立更智能的供应链。应用大数据分析能够确定产品数量、确定配货中心的最优选址，优化库存和补货系统，实现运输成本最小化。大数据分析使得那些利用科技支撑其商业战略、增强竞争能力的企业实现了供应链优化，从而获得了竞争优势。基于大数据分析技术，现代企业开始进行供应链划分，这种划分建立在多重因素之上，包括产品成本、货运成本、创新性及其他因素。同样，企业也可以根据企业信用、质量、成本、风险来划分供应商。最后，大数据分析将这些分区按照供给和需求进行匹配，创建最优的供应链网络。

德国百货零售商店麦德龙集团使用射频识别技术检测产品在门店内的移动，并能够追踪产品移动的方式，从而管理库存量，提供缺货预警；识别商品，给出与之相关的产品推荐。所有这些管理活动实时完成，并能够通知顾客相关产品是否有货。

随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速、高效地发挥数据的最大价值。要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。大数据将用于供应链从需求产生、产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据的使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等；通过预先进行数据分析来调节供求；利用新的策划来优化供应链战略和网络，推动智慧供应链成为企业发展的核心竞争力。